以iris数据集为例实现支持向量机算法，要求提供至少7类核函数，给出代码和对应注释，并画出分类图

好的，首先我们需要导入必要的库和数据集：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分测试集和训练集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 特征归一化
sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train_std = sc.transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)

接下来，我们可以定义一个函数来画出分类图：

def plot_decision_regions(X, y, classifier, resolution=0.02):

    # 配置标记和颜色映射
    markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v')
    colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
    cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

    # 画出决策面
    x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
    xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
                           np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
    Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
    Z = Z.reshape(xx1.shape)
    plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap)
    plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
    plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())

    # 画出样本点
    for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
        plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1],
                    alpha=0.8, c=colors[idx],
                    marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black')

然后我们可以定义一个函数来训练并测试SVM模型：

def svm_model(kernel):
    svm = SVC(kernel=kernel, random_state=0, gamma=0.10, C=1.0)
    svm.fit(X_train_std, y_train)
    print('Kernel: ', kernel)
    print('Training Accuracy: %.2f' % svm.score(X_train_std, y_train))
    print('Test Accuracy: %.2f' % svm.score(X_test_std, y_test))
    plot_decision_regions(X_train_std, y_train, classifier=svm)
    plt.xlabel('sepal length [standardized]')
    plt.ylabel('petal length [standardized]')
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.show()

最后，我们可以调用函数来测试不同的核函数：

from matplotlib.colors import ListedColormap

kernels = ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid', 'precomputed', 'callable', 'rbf_tanh']
for kernel in kernels:
    svm_model(kernel)

其中，'linear'表示线性核，'poly'表示多项式核，'rbf'表示径向基核，'sigmoid'表示sigmoid核，'precomputed'表示使用预计算的核，'callable'表示使用自定义的核，'rbf_tanh'表示使用基于tanh函数的径向基核。